La información que consultamos en Google Analytics es presentada como una combinación de dimensiones y métricas. Dos conceptos, dimensiones y métricas, que no siempre se entienden bien. Además, en combinación con las dimensiones y métricas propias de la herramienta, tenemos la posibilidad de crear dimensiones personalizadas, métricas personalizadas y métricas calculadas. Unas funcionalidades por lo general poco exprimidas pero que son muy potentes de cara a obtener informes más completos y de una manera más rápida y sencilla.

En el presente artículo revisaremos todos estos conceptos, con el siguiente índice:

    1. ¿Qué son las dimensiones y las métricas de Google Analytics?
    2. Dimensiones personalizadas
      1. Configurar dimensiones personalizadas en el administrador de Google Analytics
      2. Ejemplos de dimensiones personalizadas
      3. Recopilación de datos de las dimensiones personalizadas.
    3. Métricas personalizadas
      1. Configurar métricas personalizadas en el administrador Google Analytics
      2. Ejemplos de métricas personalizadas
      3. Recopilación de datos de las métricas personalizadas.
    4. Métricas calculadas
      1. Configurar métricas calculadas en el administrador Google Analytics
      2. Ejemplos de métricas calculadas

1. ¿Qué son  las dimensiones y las métricas de Google Analytics?

Las dimensiones podríamos decir que, por lo general, son cuestiones cualitativas, mientras que las métricas son cuantitativas. En un informe de Google Analytics, la dimensión sería cada uno de los atributos para los que se mide un conjunto de métricas.

Por ejemplo. En un informe de Google Analytics de fuentes/medios de tráfico, la dimensión seria la fuente/medio, tomando valores como google /cpc, bing / organic, facebook / Social Media, etc. Mientras que las métricas serían, entre otras, el número de sesiones o el porcentaje de rebote.

Otro ejemplo de dimensión seria la página de destino, tomando como valores cada una de esas páginas de destino y, como métricas, el número de páginas vistas o el número de usuarios nuevos, entre otras.

Mientras que no podemos sumar las dimensiones (no podemos sumar páginas vistas. Es decir, no podemos sumar home.com + home/seccion1.html), sí que podemos hacer cálculos con las métricas (podemos sumar el número de páginas vistas o el número de usuarios nuevos). De ahí que dijera que las dimensiones por lo general son cualitativas y las métricas cuantitativas.

Sin embargo, siempre podemos usar elementos cuantitativos a modo de dimensión. Por ejemplo, podemos usar la edad como dimensión y estudiar, según las edades, su porcentaje de conversión y sus ingresos. Podemos ver qué tal convierten las personas de 23 años y compararla con las de 45 años o saber, sobre dichas edades, cuál es su volumen de ingresos. En estos ejemplos, aunque podemos sumar edades (podemos sumar 23 y 45 años), éstas están actuando como dimensión. Esto simplemente pretende ilustrar que diferenciar dimensiones y métricas únicamente por si es cualitativo o cuantitativo no es del todo exacto, aunque es una buena aproximación para entender los conceptos.

En verdad, desde el punto de vista estadístico, cualquier métrica la podemos convertir en dimensión, aunque lo normal es hacerlo mediante rangos. Trabajar con la edad como dimensión, siendo cada edad concreta un valor de esa dimensión, resulta por lo general menos operativo que hacerlo con rangos, como por ejemplo los siguientes:

  • De 0 a 15 años
  • De 16 a 30 años
  • De 31 a 45 años
  • De 45 años en adelante

Cada uno de estos rangos será uno de los valores de la dimensión y tendrá asociado sus métricas de comportamiento correspondientes.

Cabe mencionar, para finalizar esta introducción, que en los informes de Google Analytics podemos establecer una dimensión principal y añadir una dimensión secundaria para obtener informes más precisos. Esto podemos hacerlo desde cualquier informe. La opción se encuentra en el menú que hay situado justo encima de la tabla de datos que estemos consultando, tal y como se ilustra en la siguiente imagen.

De esta forma, los valores de las métricas se asocian a cada una de las combinaciones de las dimensiones principal y secundaria. En el siguiente ejemplo, se muestran los valores de cada métrica para las combinaciones de la dimensión principal Fuente/Medio con la dimensión secundaria País.

En Google Analytics, además de las dimensiones y métricas predeterminadas, tenemos la posibilidad de crear nuevas dimensiones y métricas personalizadas. El objetivo es poder recopilar y analizar datos que Google Analytics no recoge de manera predeterminada. Lo vemos por partes.

2. Dimensiones personalizadas

Para crearlas hay dos partes. Por un lado, hay que crear y configurar la dimensión personalizada en el panel de administración de Google Analytics. Por otro lado, hay que adaptar el código de seguimiento en nuestra página web para que se puedan recoger los datos.

Las dimensiones y métricas personalizadas se crean al nivel de la propiedad en Google Analytics, siguiendo la ruta Administración -> Propiedad -> Definiciones personalizadas -> Dimensiones personalizadas.

Como límite, podemos crear un máximo de 20 dimensiones personalizadas. En las cuentas premium, el límite se amplía hasta 200. Otra restricción es que las dimensiones personalizadas que se creen, no se pueden eliminar. Se pueden reutilizar, con el inconveniente de que los datos del antiguos podrían mezclarse con los nuevos dependiendo del periodo de tiempo sobre el que consultemos los informes.

2.1. Configurar dimensiones personalizadas en el administrador de Google Analytics

Para crear una dimensión personalizada, el primer paso es definirla y configurarla en Gooogle Analytics. Para ello debemos ir a Administración -> Definiciones personalizadas -> Dimensiones personalizadas.

Una vez aquí, podremos crear una nueva dimensión en la que hay que definir los siguientes valores:

  • Nombre: indica el nombre de la dimensión personalizada tal como aparecerá en los informes. Si posteriormente se modifica este campo, los datos recopilados con el antiguo nombre será n incorporados al nuevo nombre.
  • Ámbito: un poco más adelante comentaremos este campo.
  • Activo: mientras esté marcado como sí, como activo, la dimensión estará recopilando datos. Desmarcar este campo provocará que dejen de recopilarse datos, pero no que sigan apareciendo en los informes los valores que anteriormente se hayan recogido.

De los campos mencionados, el más complejo es el ámbito de la dimensión personalizada, que condiciona cómo se recopilan los datos y a qué se asocian. El ámbito tiene cuatro niveles: productohitsesión y usuario.

  • Producto: el valor se aplica al producto para el que se ha configurado (solo comercio electrónico mejorado).
  • Hit: el valor se aplica al hit único para el que se ha establecido.
  • Sesión: el valor se aplica a todos los hits de una sesión.
  • Usuario: el valor se aplica a todos los hits en las sesiones actuales y futuras, hasta que cambie el valor o hasta que la dimensión personalizada pase a estar inactiva.

Aterricemos cómo funciona el ámbito un poco más. Si una dimensión tiene ámbito de sesión, ésto significa que para una sesión determinada solo puede tener un único valor. Si a lo largo de la sesión enviamos a Analytics más de un valor para la dimensión, se almacenará el último y a dicho valor se le asociarán todos los hits de la sesión.

Esto último es muy importante. Veamos un ejemplo.

Supongamos una página web que se muestra en 4 idiomas: Castellano, inglés, francés y alemán. Configuraremos en Google Analytics la dimensión personalizada “Idioma Web”, que recoge en cuál de los idiomas que se ofrecen en la web navega el usuario.

En el momento en que un usuario entra en nuestra web, nuestro código de Analytics le fijará un valor a esta dimensión. Si el usuario aterriza en la página web en castellano desde una campaña de AdWords, en ese primer momento enviaremos el código para fijar el valor de la dimensión en “Castellano”.

Sin embargo, nuestra campaña de AdWords está mal configurada, y el usuario ha llegado a la sección en castellano cuando su idioma es el inglés. Aún así, el usuario parece entender el contenido y hace click en un enlace interno hacia una segunda página.

En esa segunda página el usuario empieza a tener más problemas para entender el contenido y decide utilizar nuestro menú de idiomas para cambiarlo a “Francés”. En el momento en que el usuario cambie de idioma, lanzaremos un nuevo hit de Analytics que fija un nuevo valor a la dimensión personalizada: “Francés”. El usuario hace click en otro enlace, visita una tercera página y en ese momento se marcha del site y se cierra la sesión.

En este ejemplo anterior, en los informes de Analytics todos los hits generados por el usuario se asociarán a la dimensión “Francés”, incluso los hits anteriores a que se fijara la dimensión personalizada Idioma Web como “Francés”. A ojos de Google Analytics, la sesion del usuario de nuestro ejemplo no ha registrado ninguna página vista ni ningún tiempo en página a la dimensión “Castellano”.

Tal y como lo explica Google Analytics, “cuando dos valores con ámbito de sesión se encuentran en el mismo índice en una sesión, el último valor establecido tiene prioridad y se aplica a todos los hits de esa sesión”.

Ámbito de sesión en dimensiones personalizadas de Google Analytics

En el caso de ámbito de usuario, si se establecen dos valores de dimensión personalizada con ámbito de usuario en la misma sesión, el último valor establecido tiene prioridad en la sesión actual y se aplica en las futuras sesiones del usuario en cuestión. Sin embargo, no se asigna a las sesiones previas del mismo usuario en las que no se hubiera establecido ningún valor para la dimensión personalizada.

El ámbito de hit es el más sencillo de comprender. Cuando una dimensión personalizada tiene ámbito de hit, el valor solo se aplica al hit con el que se ha establecido el valor.

Ámbito de hit en dimensiones personalizadas de Google Analytics

Por último, cuando una dimensión personalizada tiene ámbito de producto, el valor solo se aplica al producto con el que se ha establecido el valor. Como se pueden enviar varios productos en un solo hit, también se pueden enviar varias dimensiones personalizadas de ámbito de producto en un solo hit.

Veamos unos ejemplos para, posteriormente, comentar cómo debemos actualizar nuestro código de seguimiento de Google Analytics, de cara a enviar a la herramienta la información de las dimensiones personalizadas.

2.2. Ejemplos de dimensiones personalizadas

Ejemplo: Autores/Redactores en un blog/medio online

Vamos a hacerlo creando una dimensión personalizada en ámbito de hit. Con ella, podríamos dar respuesta a preguntas tales como ¿Qué autores generan mayor número de visitas? ¿Qué autores consiguen que los lectores pasen más tiempo leyendo los artículos? ¿Cuáles tienen un menor porcentaje de salidas? ¿Cuáles consiguen más registros? El motivo de usar ámbito de hit es que un usuario del site puede leer artículos de varios autores diferentes, por lo que nos interesa conservar la información de todos los hits. De este modo, la información que en bruto mandaríamos a Analytics podría ser como la de la siguiente tabla, donde en diferentes sesiones se visitan diversas páginas. La segunda tabla daría muestra de informe de Google Anlaytics en el que, para la dimensión personalizada Autor, valoraríamos las métricas sesiones, páginas vistas, objetivo de registros, tiempo medio en página y porcentaje de salidas.

Ejemplo de dimensión personalizada en ámbito de hit

Un ejemplo similar sería crear dimensiones personalizadas por secciones: Tecnología, Deportes, El Tiempo, Política, etc

Tanto en los autores como en las secciones, tendríamos la opción de crear una Agrupación de contenido en Google Analytics, como alternativa a las dimensiones personalizadas. Las agrupaciones de contenido permiten agrupar URLs/páginas de manera acorde a la estructura del site. Como limitación, podemos crear un máximo de 5 agrupaciones de contenido, aunque, posteriormente, podemos añadir dentro todos los grupos de contenido que queramos. Por ejemplo, en un site de venta de productos de informática podríamos crear las agrupaciones de contenido Sobremesa, tablet y portátil. Dentro de la agrupación tablet podríamos crear los siguientes grupos:

  • Hasta 7″
  • De 8″ a 10″
  • De 11″ y más

A efectos de los informes de Google Analytics, las agrupaciones de contenido se comportan del mismo modo que las dimensiones.

Ejemplo: Idioma de navegación web del usuario

Google Analytics recoge por defecto el idioma del usuario, mediante una combinación del idioma del navegador y de la región donde se encuentra el usuario. De tal modo que en un informe de idioma de Google Analytics Es-es sería español en España, es-mx español en Mexico y en-us inglés en Estados Unidos, por citar algunos ejemplos.

Hay que tener en cuenta que una cosa es el idioma del navegador del usuario, otra el idioma real del usuario y otra el idioma en el que navega en nuestra web. No todos los usuarios tienen el navegador en su idioma, pueden tenerlo en inglés. Y en nuestra página web puede no estar disponible el idioma del usuario.

Por tanto, tiene sentido disponer de una dimensión personalizada para analizar el idioma de navegación y ver cómo se comportan los usuarios en cada uno de ellos. Esto tiene algunas aplicaciones muy interesantes:

  • ¿Todos los idiomas convierten de manera similar? En caso contrario, ésto puede deberse al perfil diferente del usuario, pero también puede ser una señal de que algo no funciona: quizá las traducciones en un determinado idioma no son del todo correctas y no estamos expresando correctamente lo que queremos.
  • ¿Estamos apuntando todas nuestras campañas a las páginas de destino adecuadas? En los casos en los que la dimensión personalizada idioma refleje un idioma distinto al de la página de aterrizaje, claramente hay algún error. O bien estamos segmentando nuestra campaña de manera incorrecta, en lo referido al idioma, o bien tenemos mal configuradas ciertas páginas de destino.

Para poder realizar análisis como los anteriores, esta dimensión personalizada de idioma deberíamos configurarla en ámbito de sesión. De este modo, si el usuario cambia de idioma durante la navegación, todos los hits de la sesión se asocian al último idioma. Lo lógico es pensar que si un usuario cambia de idioma durante la navegación es porque ha aterrizado en un idioma que no es su preferido de entre los que hay disponibles en el site. Por tanto, parece coherente almacenar como valor de la sesión el último idioma seleccionado.

Lo aquí comentado es algo que podríamos medir también con segmentos de Google Analytics. Según la forma en que vayamos a analizar la información, nos resultará más cómodo un modo u otro. Personalmente me resulta más cómodo usar dimensiones personalizadas. Las agrupaciones de contenido también nos servirían para este fin, aunque, no lo olvidemos, tenemos una limitación de 5 agrupaciones.

Ejemplo: Tipo de suscripción del usuario.

Con una dimensión personalizada en ámbito de usuario, podríamos diferenciar la navegación según los tipos de usuarios y su afiliación con el site. Imaginemos que tenemos dos tipos de suscripciones, Estándar y Premium. Y que, además, ofrecemos contenido en abierto para usuarios no registrados. Podríamos crear una dimensión personalizada llamada Suscripción con los siguientes valores:

  • Estándar
  • Premium
  • No registrado

La dimensión personalizada nos ayudaría a entender el comportamiento de los usuarios según su tipo de suscripción y mejorar nuestro site de acuerdo a ello. Debería ser una dimensión en ámbito de usuario porque, por ejemplo, un usuario Premium, en un momento dado, puede no necesitar loguearse para acceder a cierto contenido (y por pereza no se logueará), pero si le tenemos localizado mediante cookie entonces podemos asignar su navegación a un usuario Premium. Es decir, lo que nos interesaría es analizar el comportamiento de los usuarios en función su vinculación con el site, con independencia de si se identifican o no durante la sesión.

Ejemplo: Logueados vs. no logueados

Para ir un paso más allá del ejemplo anterior, podríamos crear una dimensión en ámbito de sesión que diferenciara entre las sesiones en las que el usuario acaba realizando login y frente a las que no. Varias de las sesiones del segundo tipo, los no logueados, podrían corresponder a usuarios registrados (lo que podríamos comprobar con la dimensión personalizada asociada al tipo de suscripción, comentada anteriormente) y eso nos aportaría información muy interesante.

También podríamos crea la dimensión personalizada en ámbito de hit. Y con ello analizar si el usuario ha realizado una acción concreta como logueado o como no logueado.

En definitiva, con esta dimensión, y sin diferenciar el ámbito, podríamos dar respuesta a preguntas como:

  • ¿Navegan nuestros usuarios registrados la mayor parte del tiempo como no identificados?
  • ¿Qué acciones son las que les lleva a identificarse?
  • ¿El comportamiento de nuestros usuarios registrados sin identificar es diferente al de usuarios nuevos no registrados?

2.3. Recopilación de datos de las dimensiones personalizadas

Una vez que tenemos configurado en el administrador de Google Analytics nuestras dimensiones personalizadas, llega el momento de añadir en nuestra página web el código necesario para enviar a Google Anlaytics la información que, en relación con las dimensiones, se genere en nuestra página web.

Como paso previo, debemos fijarnos en el identificador numérico que Google Analytics ha asignado a la dimensión personalizada. Dentro de la ruta Administrar -> Propiedad -> Definiciones personalizadas -> Dimensiones personalizadas podemos ver todas nuestras dimensiones y sus correspondientes identificadores numéricos.

Los datos de la dimensión personalizada solo se pueden enviar para una visita existente. Por ejemplo, para enviar una dimensión personalizada (con número de identificador 5) modificaremos el pageview del siguiente modo:

ga('send', 'pageview', {
  'dimension5':  'Valor de la dimensión'
});

Otra alternativa es enviar una dimensión con todas las visitas de una determinada página (o mientras dure el objeto de seguimiento). En este caso, la dimensión personalizada se configura con el comando set:

ga('set', 'dimension5', 'Valor de la dimensión 5');

Si queremos enviar información de varias dimensiones, podemos hacerlo a la vez del siguiente modo:

ga('set', {
  'dimension5': 'Valor de la dimensión 5',
  'dimension6': 'Valor de la dimensión 6'
});

3. Métricas personalizadas

Para crearlas hay dos partes. Por un lado, hay que crear y configurar la métrica personalizada en el panel de administración de Google Analytics. Por otro lado, hay que adaptar el código de seguimiento en nuestra página web para que se puedan recoger los datos.

Las métricas personalizadas se crean al nivel de la propiedad en Google Analytics, siguiendo la ruta Administración -> Definiciones personalizadas -> Métricas personalizadas.

Como límite, podemos crear un máximo de 20 métricas personalizadas. En las cuentas premium, el límite sube a 200.

3.1. Configurar métricas personalizadas en el administrador de Google Analytics

Para definir una métrica personalizada en Google Analytics debemos seguir la ruta Administrar -> Propiedad -> Definiciones personalizadas -> Métricas personalizadas. Las métricas personalizadas tienen los siguientes valores de configuración:

  • Nombre: indica el nombre de la métrica personalizada tal como aparecerá en los informes.
  • Ámbito: en este caso, a elegir entre únicamente entre hit y producto.
  • Tipo: a elegir entre entero, moneda (decimal) o tiempo.
  • Valor mínimo/máximo: campo opcional que recoge los valores mínimo y máximo que se procesarán y se mostrarán en los informes.
  • Activo: igual que en las dimensiones personalizadas. Mientras esté marcado como activo, la métrica estará recopilando datos. Desmarcar este campo hace que dejen de recopilarse datos, pero no que sigan apareciendo en los informes los valores que anteriormente se hayan recogido.

Veamos algunos ejemplos. Después, repasaremos cómo debemos actualizar nuestro código de seguimiento de Google Analytics de cara a enviar a la herramienta la información de las métricas personalizadas.

3.2. Ejemplos de métricas personalizadas

Las posibilidades son muy amplias. Algunas ideas:

  • Número de veces que se usa el buscador.
  • Número de reproducciones de nuestro vídeo corporativo.
  • Impresiones y clics en elementos de nuestra página web, como puede un banner interno de una promoción, un slider o un aviso emergente determinado.
  • Likes o shares en nuestros artículos del blog. Los que se hagan desde la típica botonera a final de los artículos. Sobre los que se hagan fuera de nuestro site, no tendremos control mediante Google Analytics.
  • Número de veces que se inicia una conversación de chat.
  • Número de errores que genera un campo determinado de nuestro formulario.
  • Número de veces que se realiza una transacción con un medio de pago determinado (por ejemplo, número de pagos con tarjeta de crédito).
  • Supongamos que tenemos un juego en nuestra página web: número de partidas iniciadas. número de veces que el usuario “ha muerto”, número de veces que se ha completado el juego.
  • Supongamos que tenemos un sistema de puntuaciones de 1 a 5 estrellas en nuestro blog: número de estrellas totales recibidas.
  • Número de comentarios en nuestros artículos del blog.

En muchos casos, tendremos la opción de usar los eventos o las visitas a una pantalla determinada para realizar un seguimiento de algunas métricas. Los objetivos también pueden ser en un momento dado la solución. Sin embargo, las métricas personalizadas pueden producir informes más flexibles y con una facilidad superior de lectura, por lo que nos resultará más sencillo realizar un seguimiento de dichas métricas.

3.3. Recopilación de datos de las métricas personalizadas

Al igual que con las dimensiones personalizadas, cada métrica personalizada tendrá un identificador numérico que tendremos que utilizar al actualizar el código en nuestra página web. Dicho identificador lo podremos encontrar donde configuramos dichas métricas en Google Analytics (Administración -> Propiedad -> Definiciones personalizadas -> Métricas personalizadas).

Podemos enviar la información con la página vista mediante el pageview, a través de un evento con event o mediante el comando set. Vemos a continuación los tres modos para enviar el valor de una métrica personalizada de formato moneda, que en los ejemplos es de 24,99 €.

ga('send', 'pageview', {
  'metric5':  24.99
});
ga('send', 'event', 'category', 'action', {
  'metric5': 24.99
});
ga('set', 'dimension5', 24.99);

La  información de las dimensiones y de las métricas personalizadas puede enviarse de manera conjunta:

ga('set', {
  'dimension5': 'Valor de la dimensión 5',
  'metric5': 24.99
});

Cabe recordar que las métricas personalizadas tienen ámbito de hit, lo cual quiere decir que todos los valores que se envíen durante una sesión se van acumulando . Si durante una sesión enviamos 3 hits de métrica personalizada, con los valores 4, 2 y 5 respectivamente, entonces el valor de dicha métrica en la sesión será de 11, que es el resultado de sumar 4+2+5.

4. Métricas calculadas

Las métricas calculadas sirven para añadir nuevas métricas que Google Analytics no recoge y que, a diferencia de las métricas personalizadas, no las importamos mediante código sino que se calculan a partir de otras métricas existentes en Google Analytics, consiguiendo informes más completos.

Algunas características a tener en cuenta de las métricas calculadas son:

  1. Las métricas calculadas se generan a nivel de vista, no a nivel de propiedad como las personalizadas.
  2. Solo están disponibles para Universal Analytics.
  3. El máximo de métricas calculadas que se admiten en una vista es de 5 para la versión estándar de Analytics y 50 si usamos 360. Como truco, si queremos usar más, podemos replicar una vista de Analytics y cambiar únicamente las métricas calculadas. Aunque no olvidemos que las vistas también son finitas.
  4. Para sus cálculos se pueden utilizar tanto métricas predefinidas como métricas personalizadas.
  5. También se permite hacer cálculos con los objetivos de Google Analytics.
  6. Tiene carácter retroactivo. Al usar para los cálculos datos que ya están presentes en la herramienta, podremos analizar los valores de esta métrica en fechas anteriores a la de su creación.
  7. Están en fase beta a fecha de septiembre de 2018.

Llegados a este punto, y habiendo mencionado ya las métricas predefinidas, las métrica personalizadas, y las métricas calculadas, hagamos un breve repaso para aclarar sus diferencias.

  • Las métricas predefinidas son las que por defecto recoge Google Analytics, tales como número de “sesiones”, “media de páginas vista por sesión” o “porcentaje de rebote”.
  • Las métricas personalizadas son aquellas que no recoge inicialmente Google Analytics pero que, a través de código HTML, enviamos a Google Anlaytics para que nos permita utilizarlas en los informes. Por ejemplo, “número de likes” en nuestros artículos del blog (los que tengan lugar en nuestra página web, claro. Los que se produzcan fuera no podemos controlarlos).
  • Las métricas calculadas son las que obtenemos mediante cálculos matemáticos, utilizando la información de las métricas predefinidas y las métricas personalizadas. Por ejemplo, “número de likes por usuario”. Configuraríamos esta métrica calculada como la división de la métrica personalizada “número de likes” entre la métrica predefinida “usuarios”.

4.1. Configurar métricas calculadas en el administrador de Google Analytics

Para crearlas debemos ir al panel de Administración de Google Anlatytics y dentro del nivel Vista encontraremos la opción Métricas Calculadas. Una vez ahí, podemos crear una nueva métrica calculada donde deberemos rellenar los siguientes campos:

  • Nombre: debemos usar un nombre descriptivo. Este nombre aparecerá en el selector Métrica de los informes personalizados.
  • Nombre externo: se utiliza para identificar de forma exclusiva la métrica calculada cuando se realizan consultas a través de la API. Los nombres externos pueden contener solamente caracteres alfanuméricos y guiones bajos. No pueden utilizarse caracteres especiales, símbolos ni espacios. El nombre externo deber ser único.
  • Tipo de formato: será el formato en que se muestre el valor de la métrica, a elegir entre EnteroMoneda (Decimal), Hora, Flotante (con decimales. Solo puede ser positivo) y Porcentaje.
  • Fórmula: la fórmula con la que se calculará la métrica. Más adelante veremos algunos ejemplos. Tiene un límite de 1024 caracteres. Una vez que se empieza a escribir en este campo, se muestra una lista de métricas predefinidas que se puede utilizar para crear una fórmula. Estos son algunos de los operadores que se aceptan:
    • Más (+)
    • Menos (-)
    • Dividido entre (/)
    • Multiplicado por (*)
    • Paréntesis
    • Números cardinales positivos (0-9), que pueden incluir decimales
    • No se admite el uso del operador menos como símbolo negativo (es decir, se admite A – B, pero no se admite -B + A). Las fórmulas tienen un límite de 1024 caracteres.

En el caso de las métricas personalizadas, no necesitamos enviar ninguna información vía el código de seguimiento en nuestra página web, basta con la configuración en el panel de administración.

4.2. Ejemplos de métricas calculadas

Veamos algunos ejemplos, partiendo de métrica predefinidas en Google Anlaytics, y la fórmula que deberíamos aplicar:

  • Páginas por usuario: {{Pageviews}} / {{Users}}
  • Sesiones por usuario: {{Sessions}} / {{Users}}
  • Tiempo medio por usuario: {{Session Duration}} / {{Users}}
  • Porcentaje de conversión sobre el total de objetivos: {{Goal Completions}} / {{Users}}
  • Coste por usuario: {{Cost}} / {{Users}}
  • Pedido medio neto: ( {{Revenue}} – {{Shipping}} – {{Tax}} ) / {{Transactions}}
  • Beneficio neto por usuario: ( {{Revenue}} * 0.30 ) / {{Users}}. Suponiendo que estimemos que el margen de nuestro producto es de un 30% sobre los ingresos.

He utilizado la denominación en inglés de las métricas, aunque esto dependerá de nuestra configuración de idioma en Google Anlaytics. En cualquier caso, al empezar a escribir el nombre de una métrica, Google Analytics desplegará una lista de sugerencias de autocompletado.

Para utilizar métricas personalizadas o calculadas para crear nuevas métricas calculadas, tan solo tendremos que utilizar en la fórmula el nombre que le hayamos asignado.

Veamos otros ejemplos, utilizando en este caso algunas de las métricas personalizadas sugeridas como ideas en el punto 3.2:

  • Número de reproducciones de vídeo por sesión.
  • CTR del slider de nuestra home.
  • Porcentaje de usuarios que utilizan el chat.
  • Likes por usuario.
  • Porcentaje de transacciones que se pagan con tarjeta de crédito.
  • Valoración media de nuestros artículos del blog.

Conclusión.

Google Analytics ofrece de manera predeterminada una amplia variedad de dimensiones y métricas. Con ellas, tendremos una gran cantidad de información para analizar nuestro tráfico web. Pero además, podemos ir un paso más allá. Las dimensiones personalizadas, métricas personalizadas y métricas calculadas nos permiten adaptar y personalizar la analítica a ciertas peculiaridades de nuestro negocio. Y, aunque dichas peculiaridades las podamos medir con otras herramientas, tenerlo integrado dentro de Google Analytics nos resultará más cómodo y eficiente.